El chat_template.jinja de produccion no tiene tags {% generation %}, por lo que
return_assistant_tokens_mask salia vacio para el 100% de los ejemplos en el primer run.
Se genero data/chat_template_train.jinja (copia exacta del template real, con {%- generation -%}
envolviendo solo el contenido/tool_calls/im_end de cada turno assistant) para el fallback
de masking ya anticipado en la Decision de diseno #4 del plan principal -- el chat_template.jinja
original no se toca, sigue siendo el que sirve produccion.
data/raw/replay.jsonl: 80 prompts semilla (conversacion general/codigo/
razonamiento) x 9 pasadas variando temperatura, contra vLLM de produccion
(vllm-qwen36), duracion real ~5h07min. Revisado: 720/720 lineas son JSON
valido con messages de 2 turnos y reasoning_content no vacio; 23 ejemplos
quedaron con content vacio por agotar el presupuesto de max_tokens durante
el razonamiento (finish_reason=length), marcados en meta para que la Fase 2
decida como tratarlos.
.gitignore: excepcion para versionar replay.jsonl pese a vivir en data/raw/,
como especifica el plan (es texto revisable, no un binario de checkpoint).
El script debe correr directo en el host de spark (sin contenedor), donde /workspace no existe.
Corrige a la ruta real del repo en el NFS compartido: /mnt/docker-nas/projects/ai-projects/qwen3-6-lora/data/raw/replay.jsonl
data/schemas/*.json: dump fiel de las tool definitions reales de
Penpot (4), Gitea (53), GitHub-personal (43), Docmost (17) y
Atlassian (37), obtenidas directo de las definiciones ya cargadas
en la sesion de Claude Code (no se escribio un cliente MCP nuevo,
para no arriesgar desviarse del esquema real).
PENPOT_DEPLOYMENT_NOTES.md: investigacion del codigo fuente oficial
de @penpot/mcp confirma que import_image y export_shape.filePath
estan ausentes porque este deployment corre en modo remoto/multi-
usuario (isFileSystemAccessEnabled() = !isRemoteMode()) -- documentado
tambien en una subpagina nueva de Docmost.
scripts/03_build_replay.py: genera ~700 ejemplos de replay (anti-
forgetting) contra el vLLM de produccion, 80 prompts semilla
(conversacion general/codigo/razonamiento) x 9 pasadas variando
temperatura. Mapea el campo "reasoning" de la API de vLLM a
"reasoning_content" para la convencion de chat template.
00_verify_hardware.py: flash_attn, sdpa y flash-linear-attention
funcionan los tres en el GB10 (SM121) via Triton JIT -- mejor de lo
esperado, ya no hace falta el fallback lento de PyTorch para Gated
DeltaNet. attn_implementation recomendado: flash_attention_2.
01_inspect_modules.py: resuelve la discrepancia de nombres de las
proyecciones de Gated DeltaNet inspeccionando la arquitectura real
(device_map=meta, sin pesos). Resultado: parcialmente fusionado --
in_proj_qkv (q+k+v en un solo Linear) pero in_proj_z, in_proj_a e
in_proj_b por separado. Confirma tambien que mlp.experts.{gate_up,down}_proj
son nn.Parameter 3D (no LoRA-ables) y que shared_expert.{gate,up,down}_proj
son nn.Linear normales, como anticipaba el plan.
constraints.txt: fija la version exacta de torch de la imagen NGC
(2.10.0a0+b4e4ee81d3.nv25.12) para instalar transformers/peft/trl/
accelerate/bitsandbytes sin romper el build ARM64/Blackwell.
Scaffolding inicial del repo: carpetas scripts/, data/schemas/,
data/raw/, out/, .gitignore para binarios/checkpoints, y el
docker-compose.yml del contenedor de training (imagen NGC pytorch
25.12-py3, GPU reservada, bind mounts a ai-projects vía NFS y a
~/ft-models en disco local rápido de spark) sin tocar jupyter-pyt
ni el vllm de producción.
aleleba